/*
给定一个数组 prices ，它的第i 个元素prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

示例 1：
输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。

示例 2：
输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock
 */

package LC0121;

// 数组 + 动态规划
// 大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的
public class Solution2 {
    public static void main(String[] args) {

    }

    public int maxProfit(int[] prices) {
        int maxProfit = 0;
        int min = prices[0];

        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            int tempProfit = prices[i] - min;
            maxProfit =Math.max(maxProfit, tempProfit);
            min= Math.min(min, prices[i]);
        }

        return maxProfit;
    }
}
// 数组的特性：
    // 线性表 （Linear List）
    // 连续的内存空间和相同类型的数据
    // 插入和删除效率很低，查找的效率很高

// TODO 时间复杂度?
    // O(n)

// TODO 空间复杂度?
    // O(n)